Home/Models/Zhipu AI/GLM 4.6
Z

GLM 4.6

Invoer:$0.96/M
Uitvoer:$3.84/M
Context:200,000
Max Uitvoer:128,000
Zhipu's nieuwste vlaggenschipmodel GLM-4.6 gelanceerd: totaal aantal parameters 355B, actieve parameters 32B. De algehele kerncapaciteiten overtreffen GLM-4.5. Programmeren: op niveau van Claude Sonnet 4, beste in China. Context: uitgebreid tot 200K (voorheen 128K). Inferentie: verbeterd, ondersteunt Tool calls. Zoeken: Tool- en agentframework geoptimaliseerd. Schrijven: beter afgestemd op menselijke voorkeuren, schrijfstijl en rollenspel. Meertalig: verbeterde vertaalkwaliteit.
Nieuw
Commercieel gebruik
Playground
Overzicht
Functies
Prijzen
API

GLM-4.6 is de nieuwste grote release in Z.ai’s (voorheen Zhipu AI) GLM-familie: een vierde-generatie groot-taal-MoE (Mixture-of-Experts)-model afgestemd op agentgerichte workflows, redeneren met lange context en praktische code. Deze release legt de nadruk op praktische agent/tool-integratie, een zeer groot contextvenster, en de beschikbaarheid van open gewichten voor lokale inzet.

Belangrijkste kenmerken

  • Lange context — native contextvenster van 200K tokens (uitgebreid van 128K). (docs.z.ai)
  • Coderen & agentgerichte mogelijkheden — gecommuniceerde verbeteringen bij praktische programmeertaken en betere tool-aanroep voor agents.
  • Efficiëntie — gerapporteerd ~30% lager tokenverbruik vs GLM-4.5 in Z.ai’s tests.
  • Deployments & kwantisatie — eerst aangekondigde FP8- en Int4-integratie voor Cambricon-chips; native FP8-ondersteuning op Moore Threads via vLLM.
  • Modelgrootte & tensortype — gepubliceerde artefacten duiden op een ~357B-parameter model (BF16 / F32-tensoren) op Hugging Face.

Technische details

Modaliteiten & formaten. GLM-4.6 is een alleen tekst LLM (invoer- en uitvoermodaliteiten: tekst). Contextlengte = 200K tokens; max. output = 128K tokens.

Kwantisatie & hardwareondersteuning. Het team meldt FP8/Int4-kwantisatie op Cambricon-chips en native FP8-uitvoering op Moore Threads-GPU’s met vLLM voor inferentie — belangrijk om de inferentiekosten te verlagen en on-premises en binnenlandse cloud-deployments mogelijk te maken.

Tooling & integraties. GLM-4.6 wordt verspreid via Z.ai’s API, netwerken van externe providers (bijv. CometAPI), en is geïntegreerd in coding agents (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Technische details

Modaliteiten & formaten. GLM-4.6 is een alleen tekst LLM (invoer- en uitvoermodaliteiten: tekst). Contextlengte = 200K tokens; max. output = 128K tokens.

Kwantisatie & hardwareondersteuning. Het team meldt FP8/Int4-kwantisatie op Cambricon-chips en native FP8-uitvoering op Moore Threads-GPU’s met vLLM voor inferentie — belangrijk om de inferentiekosten te verlagen en on-premises en binnenlandse cloud-deployments mogelijk te maken.

Tooling & integraties. GLM-4.6 wordt verspreid via Z.ai’s API, netwerken van externe providers (bijv. CometAPI), en is geïntegreerd in coding agents (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Benchmarkprestaties

  • Gepubliceerde evaluaties: GLM-4.6 is getest op acht publieke benchmarks die agents, redeneren en coderen omvatten en vertoont duidelijke verbeteringen ten opzichte van GLM-4.5. In door mensen beoordeelde, praktijkgerichte coderingstests (uitgebreide CC-Bench) gebruikt GLM-4.6 ~15% minder tokens vs GLM-4.5 en noteert een ~48.6% winstpercentage vs Anthropic’s Claude Sonnet 4 (nagenoeg pariteit op veel ranglijsten).
  • Positionering: resultaten stellen dat GLM-4.6 concurrerend is met toonaangevende binnenlandse en internationale modellen (voorbeelden zijn DeepSeek-V3.1 en Claude Sonnet 4).

afbeelding

Beperkingen & risico’s

  • Hallucinaties & fouten: zoals alle huidige LLM’s maakt GLM-4.6 feitelijke fouten — Z.ai’s documentatie waarschuwt expliciet dat uitvoer fouten kan bevatten. Gebruikers moeten verificatie & retrieval/RAG toepassen voor kritieke inhoud.
  • Modelcomplexiteit & servicekosten: 200K context en zeer grote uitvoer vergroten geheugen- en latentieverbruik aanzienlijk en kunnen de inferentiekosten verhogen; kwantisatie/inferentie-engineering is nodig om op schaal te draaien.
  • Domeinleemtes: hoewel GLM-4.6 sterke agent/coderingsprestaties rapporteert, wijzen sommige openbare rapporten erop dat het nog steeds achterblijft bij bepaalde versies van concurrerende modellen in specifieke microbenchmarks (bijv. enkele coderingsmetrics vs Sonnet 4.5). Beoordeel per taak voordat productiemodellen worden vervangen.
  • Veiligheid & beleid: open gewichten vergroten de toegankelijkheid maar brengen ook vragen over beheer met zich mee (mitigaties, guardrails en red-teaming blijven de verantwoordelijkheid van de gebruiker).

Use cases

  • Agentgerichte systemen & tool-orkestratie: lange agenttraces, multi-toolplanning, dynamische tool-aanroep; de agentgerichte afstemming van het model is een belangrijk verkooppunt.
  • Praktische code-assistenten: meerbeurten codegeneratie, code review en interactieve IDE-assistenten (geïntegreerd in Claude Code, Cline, Roo Code—per Z.ai). Verbeteringen in token-efficiëntie maken het aantrekkelijk voor intensief gebruik door ontwikkelaars.
  • Workflows voor lange documenten: samenvatting, synthese van meerdere documenten, lange juridische/technische reviews dankzij het 200K-venster.
  • Contentcreatie & virtuele personages: uitgebreide dialogen, consistent persona-behoud in multi-turn-scenario’s.

Hoe GLM-4.6 zich verhoudt tot andere modellen

  • GLM-4.5 → GLM-4.6: stapverandering in contextgrootte (128K → 200K) en token-efficiëntie (~15% minder tokens op CC-Bench); verbeterd gebruik van agenten/tools.
  • GLM-4.6 vs Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Z.ai meldt nagenoeg pariteit op meerdere ranglijsten en een ~48.6% winstpercentage op de CC-Bench praktijkgerichte coderingstaken (dus nauwe concurrentie, met enkele microbenchmarks waar Sonnet nog voorloopt). Voor veel engineeringteams wordt GLM-4.6 gepositioneerd als een kostenefficiënt alternatief.
  • GLM-4.6 vs andere lang-contextmodellen (DeepSeek, Gemini-varianten, GPT-4-familie): GLM-4.6 legt de nadruk op grote context & agentgerichte code-workflows; relatieve sterktes hangen af van de metric (token-efficiëntie/agentintegratie vs ruwe code-synthese-nauwkeurigheid of safety-pipelines). Empirische selectie moet taakgedreven zijn.

Zhipu AI’s nieuwste vlaggenschipmodel GLM-4.6 uitgebracht: 355B totale parameters, 32B actief. Overtreft GLM-4.5 in alle kerncapaciteiten.

  • Coderen: sluit aan bij Claude Sonnet 4, beste in China.
  • Context: uitgebreid naar 200K (van 128K).
  • Redeneren: verbeterd, ondersteunt tool-aanroep tijdens inferentie.
  • Zoeken: verbeterde tool-aanroep en agentprestaties.
  • Schrijven: sluit beter aan bij menselijke voorkeuren qua stijl, leesbaarheid en rollenspel.
  • Meertalig: verbeterde vertaling tussen talen.

Veelgestelde vragen

What are the context window and output limits for GLM-4-6?

GLM-4-6 supports a 200,000 token context window (extended from 128K in GLM-4.5) with up to 128,000 output tokens, enabling extensive document analysis and long-form generation.

How does GLM-4-6 compare to Claude Sonnet 4 in coding?

According to Zhipu, GLM-4-6's coding capabilities align with Claude Sonnet 4, making it the best coding model among Chinese domestic models.

Does GLM-4-6 support tool calling and agent workflows?

Yes, GLM-4-6 features improved inference capabilities with enhanced Tool calls support and an optimized agent framework for complex multi-step task automation.

What is the architecture of GLM-4-6?

GLM-4-6 is a Mixture-of-Experts model with 355B total parameters and 32B active parameters, balancing capability with efficiency.

What makes GLM-4-6 different from GLM-4.5?

GLM-4-6 offers extended context (200K vs 128K), improved reasoning and tool calling, enhanced writing aligned with human preferences, better multilingual translation, and optimized role-playing.

Is GLM-4-6 suitable for enterprise Chinese language applications?

Yes, GLM-4-6 is particularly strong for Chinese language tasks including translation, content writing, and conversational AI, with enhanced multilingual capabilities.

When should I choose GLM-4-6 over GPT-5.2 or Claude?

Choose GLM-4-6 for Chinese-first applications, cost-effective 200K context needs, or when you need a strong domestic AI alternative with coding capabilities comparable to frontier models.

Functies voor GLM 4.6

<think> 用户要求我将英文文本翻译成荷兰语(Nederlands)。我需要注意： 1. 保持格式和特殊字符（如{} 变量占位符） 2. 技术术语保持准确性 3. 保持语气和风格 4. UI文本要简洁明了 5. 只返回翻译文本，不要添加解释 6. 不要添加任何前缀或说明 原文是： "Explore the key features of GLM 4.6, designed to enhance performance and usability. Discover how these capabilities can benefit your projects and improve user experience." 这看起来是产品或技术介绍的文本，需要翻译成荷兰语。我需要保持GLM 4.6这个占位符不变。 让我翻译： - Explore = Ontdek/Verken - key features = belangrijkste functies/eigenschappen - designed to enhance = ontworpen om te verbeteren - performance = prestaties - usability = bruikbaarheid - Discover = Ontdek - capabilities = mogelijkheden - benefit = ten goede komen/voordeel opleveren - projects = projecten - improve = verbeteren - user experience = gebruikerservaring 翻译： Ontdek de belangrijkste functies van GLM 4.6, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. 不过"Ontdek"出现了两次，可能需要调整一下： Verken de belangrijkste functies van GLM 4.6, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. I'll explore how these capabilities can positively impact your projects and optimize the user experience. </think> Verken de belangrijkste functies van GLM 4.6, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring verbeteren.

Prijzen voor GLM 4.6

Ontdek concurrerende prijzen voor GLM 4.6, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe GLM 4.6 uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.
Comet Prijs (USD / M Tokens)Officiële Prijs (USD / M Tokens)Korting
Invoer:$0.96/M
Uitvoer:$3.84/M
Invoer:$1.2/M
Uitvoer:$4.8/M
-20%

Voorbeeldcode en API voor GLM 4.6

GLM-4.6 is de nieuwste grote release in de GLM-familie van Z.ai (voorheen Zhipu AI): een 4e-generatie, grootschalig MoE-taalmodel (Mixture-of-Experts) geoptimaliseerd voor agent-gebaseerde werkstromen, redeneren met lange contexten en praktisch programmeren. Deze release legt de nadruk op praktische agent/tool-integratie, een zeer groot contextvenster en de beschikbaarheid van open gewichten voor lokale uitrol.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Meer modellen